CN106878268A - 低带宽高质量传输监控图像的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种低带宽高质量传输监控图像的方法及系统，该方法包括：对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；计算所述活动图像中的至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息；对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端；接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。本发明可以做到高清监控图像的极简传输，实现低带宽传输实时高清图像的目的。

Description

低带宽高质量传输监控图像的方法及系统
技术领域
本发明涉及监控图像传输技术领域，尤其涉及一种低带宽高质量传输监控图像的方法及系统。
背景技术
目前各种监控系统，如道路监控系统等的应用已经非常普遍。由于现有监控系统中的监控点一般很多，各监控点与后台存储分析设备之间的带宽出于成本考虑，一般比较小，尤其是道路监控领域。在带宽有限的情况下为了提高监控图像的清晰度及帧频，目前的做法是对图像传输前进行压缩编码，传输接收后对压缩编码后的图像再进行解码还原。但是在实时传输高清监控图像时，由于高清图像分辨率很高，编码压缩比有限，而带宽有限且易波动，那么一般会在图像清晰度和帧频之间做一个平衡，这导致出现了监控图像难于做到高清和高帧频同时传输的问题，进而使得难于产生高清流畅的实时监控图像。
因此，有必要提供一种新的技术方案改善上述方案中存在的一个或者多个问题。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种低带宽高质量传输监控图像的方法及系统，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
本发明实施例的第一方面提供一种低带宽高质量传输监控图像的方法，所述方法包括：
对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标；
计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息；
对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端；
接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。
根据本发明的实施例，所述对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像包括：
接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A；
通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。
根据本发明的实施例，所述方法还包括：
实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。
根据本发明的实施例，所述计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息包括：
为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关。
根据本发明的实施例，所述活动目标包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少包括汽车、电动车和自行车。
本发明实施例的第二方面提供一种低带宽高质量传输监控图像的系统，所述系统包括：
图像分离模块，用于对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标；
位置计算模块，用于计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息；
图像传输模块，用于对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端；
图像还原模块，用于接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。
根据本发明的实施例，所述图像分离模块用于：
接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A；
通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。
根据本发明的实施例，所述系统还包括：
图像转化模块，用于实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。
根据本发明的实施例，所述位置计算模块用于：
为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关。
根据本发明的实施例，所述活动目标包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少包括汽车、电动车和自行车。
本发明的实施例提供的技术方案包括以下有益效果：
本发明针对实时监控场景，分离背景图像和活动图像，只传输活动图像及其相对背景图像的位置，对于背景图像只传输一次，在接收端再把活动图像和背景图像进行叠加形成完整的图像，这样可以减少数据传输量，在一定程度上解决了监控图像难于做到高清和高帧频传输的问题，结合传统的编解码策略，可以做到高清监控图像的极简传输，实现低带宽传输实时高清图像。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例示出的一种低带宽高质量传输监控图像的方法流程图；
图2是本发明实施例示出的一种低带宽高质量传输监控图像的系统框图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本发明旨在不影响图像质量情况下，减少传输图像的内容，达到低带宽传输高清图像的目的。针对实时监控场景，分离背景图像和活动图像，只传输活动图像及其相对背景图像的位置，对于背景图像只传输一次，在接收端再把活动图像和背景图像进行叠加形成完整图像。
参考图1所示，图1为本发明实施例提供的一种低带宽高质量传输监控图像的方法流程图，所述方法可以包括以下步骤：
步骤S101：对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标。
本发明实施例中，所述活动目标可以包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少可以包括汽车、电动车和自行车。当然也可以是其他交通工具，对此不作限制。所述活动图像即所述原始图像中当前处于运动状态中的活动目标区域。
具体的，从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像可以包括：接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A。通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标(如汽车)是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，进一步减少图像传输量。若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。所述预定时间段可以是很短的时间，例如1秒内，当然也可以是其他时间。对单帧的原始图像进行识别提取特征信息可以参考现有的各种图像处理特征提取方法，不再赘述。
在本发明的另一实施例种，所述方法还可以包括：实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。例如，静止的车辆启动，此时需要将车辆所在图像区域划分到活动图像中。
步骤S102：计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息。
本发明实施例中，所述计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息可以包括：为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关，即每个活动目标相对所述背景图像的位置坐标。通过位置坐标可以将所述活动图像后续叠加在背景图像中还原得到原始图像。
步骤S103：对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端。例如，所述编码压缩可以采用现有的图像编码压缩方式，对此不作特殊限制。
步骤S104：接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。例如，接收端(如服务器)根据所述位置坐标将所述活动目标叠加在所述背景图像中，进行还原并可以存储原始图像。
在一个示例性实施例中，本发明的低带宽高质量传输实时高清图像的方法可以包括以下步骤：
第一步：监控前端设备对图像进行高清实时采集，得到各帧高清原始图像。
第二步：对于原始图像进行分析，通过单帧内的图像识别，提取特征，得到初步的活动图像集A。
第三步：通过一定时间的帧间图像分析，判别活动图像A中的元素是否处于静止状态，若是，则将此活动元素转化为背景元素，进一步减少传输量。
第四步：监测背景图像状态，实时判断非背景图像转化状态。例如，静止的车辆启动。将由静止转化为运动的背景元素纳入活动图像集A。
第五步：将活动元素判别分类并加上坐标位置信息。
第六步：将背景图像及包含活动元素的活动图像进行编码压缩。
第七步：首帧传输所述背景图像。
第八步：接着实时传输所述活动图像及所述坐标位置。
第九步：接收端根据所述坐标位置将所述活动元素叠加在背景图像中，进行还原并存储原始图像。
本发明实施例针对实时监控场景，分离背景图像和活动图像，只传输活动图像及其相对背景图像的位置，对于背景图像只传输一次，在接收端再把活动图像和背景图像进行叠加形成完整图像。在不影响图像质量情况下，减少传输图像的内容，达到低带宽传输高清图像的目的。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。另外，也易于理解的是，这些步骤可以是例如在多个模块/进程/线程中同步或异步执行。
参考图2所示，本发明实施例的第二方面提供一种低带宽高质量传输监控图像的系统，所述系统可以包括图像分离模块201、位置计算模块202、图像传输模块203和图像还原模块204。其中：
所述图像分离模块201，用于对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标。
所述位置计算模块202，用于计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息。
所述图像传输模块203，用于对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端。
所述图像还原模块204，用于接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。
根据本发明的实施例，所述图像分离模块201用于：接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A；通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。
根据本发明的实施例，所述系统还可以包括图像转化模块，用于实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。
根据本发明的实施例，所述位置计算模块202用于：为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关。
根据本发明的实施例，所述活动目标可以包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少可以包括汽车、电动车和自行车。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。作为模块或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现木公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种低带宽高质量传输监控图像的方法，其特征在于，所述方法包括：
对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标；
计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息；
对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端；
接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像包括：
接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A；
通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息包括：
为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关。
5.根据权利要求1～4任一项所述方法，其特征在于，所述活动目标包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少包括汽车、电动车和自行车。
6.一种低带宽高质量传输监控图像的系统，其特征在于，所述系统包括：
图像分离模块，用于对监控设备实时采集得到的监控场景中的高清原始图像进行分析识别，以从所述原始图像中分离出背景图像和活动图像；其中，所述活动图像包括至少一个活动目标；
位置计算模块，用于计算所述活动图像中的所述至少一个活动目标相对所述背景图像的位置信息；
图像传输模块，用于对所述背景图像及所述活动图像分别进行编码压缩，传输编码压缩后的所述背景图像后再传输所述活动图像和所述至少一个活动目标的所述位置信息至接收端；
图像还原模块，用于接收端解码解压缩后根据所述至少一个活动目标的所述位置信息将所述活动图像叠加在所述背景图像中以还原得到所述原始图像。
7.根据权利要求6所述系统，其特征在于，所述图像分离模块用于：
接收监控设备实时采集得到的各帧高清原始图像，对单帧的原始图像进行识别提取特征信息以得到活动目标集A；
通过对预定时间段的各帧原始图像进行分析，判别所述活动目标集A中的一活动目标是否处于静止状态，若是，则将此活动目标转化为所述背景图像的一部分，若否则所述活动目标集A构成所述活动图像。
8.根据权利要求7所述系统，其特征在于，所述系统还包括：
图像转化模块，用于实时监测所述背景图像以判断所述背景图像中的一静止目标是否转化为活动目标，若是则将所述静止目标转化为所述活动图像的一部分。
9.根据权利要求8所述系统，其特征在于，所述位置计算模块用于：
为所述活动图像中的每个活动目标加上位置坐标信息；其中，所述位置坐标信息与所述背景图像相关。
10.根据权利要求6～9任一项所述系统，其特征在于，所述活动目标包括交通工具和行人中的至少一个；所述交通工具至少包括汽车、电动车和自行车。
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